李群李代数

老黄编程9 天前
算法·slam·李群李代数·视觉slam十四讲
视觉SLAM十四讲解读-(v2.p84)李代数求导视觉SLAM十四讲解读-(v2.p84)李代数求导在考虑 SO(3)SO(3)SO(3) 上的情况时,对空间点 p\boldsymbol{p}p 进行旋转得到 RpR\boldsymbol{p}Rp,目标是计算旋转之后点的坐标相对于旋转矩阵 RRR 的导数 ∂(Rp)∂R\frac{\partial(R\boldsymbol{p})}{\partial R}∂R∂(Rp)。由于 SO(3)SO(3)SO(3) 没有加法,不能按导数定义直接计算,所以通过将 RRR 对应的李代数记为 ϕ\phiϕ,转而计算
点云SLAM9 天前
机器人·slam·状态估计·李群李代数·位姿优化·流行空间·误差传播
SLAM文献之A micro Lie theory for state estimation in robotic(2)相关内容:SLAM文献之A micro Lie theory for state estimation in robotic(1)
deephub3 个月前
人工智能·机器学习·矩阵·机器人·李群李代数
机器人逆运动学进阶:李代数、矩阵指数与旋转流形计算做机器人逆运动学(IK)的时候,你迟早会遇到矩阵指数和对数这些东西。为什么呢?因为计算三维旋转的误差,不能简单地用欧氏距离那一套,那只对位置有效。旋转得用另一套方法——你需要算两个旋转矩阵之间的差异,这就涉及到矩阵对数了。
点云SLAM3 个月前
人工智能·线性代数·算法·机器学习·slam·四元数·李群李代数
四元数 (Quaternion)在位姿(SE(3))表示下的各类导数(雅可比)知识(2)四元数记作 q=[w, v]=[w,x,y,z]q = [w,\, \mathbf{v}] = [w, x, y, z]q=[w,v]=[w,x,y,z],其中 v=(x,y,z)T\mathbf{v}=(x,y,z)^Tv=(x,y,z)T。单位四元数表示旋转。
我是有底线的